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com/exdb/mnist/上可下載公開的手寫體數(shù)字數(shù)據(jù)集 該數(shù)據(jù)集包括有60,000個樣本的訓(xùn)練集和10,000個樣本的測試集 但解壓后的文件格式為idx-utype，主流的圖片瀏覽器不能處理 我希望找出一個方法，將idx-utype文件里的數(shù)據(jù)分割并轉(zhuǎn)為主流圖片格式，如jpg、png、
使用MindSpore定義數(shù)據(jù)集的時候，有時候因為定義數(shù)據(jù)集過于復(fù)雜，導(dǎo)致出現(xiàn)了一個errorValueError: The data pipeline is not a tree (i.e. one node has 2 consumers)打開腳本一看，果然數(shù)據(jù)處理pipeline
This chapter provides an overview of the sentinel collections and relevant quality information necessary for using the imagery. Sentinel platform
最近需要從文本中抽取結(jié)構(gòu)化信息，收集到很多數(shù)據(jù)，遂整理了一下，后續(xù)會不斷更新。 涉及內(nèi)容包括：中英文敏感詞、語言檢測、中外手機/電話歸屬地/運營商查詢、名字推斷性別、手機號抽取、身份證抽取、郵箱抽取、中日文人名庫、中文縮寫庫、拆字詞典、詞匯情感值、停用詞、反動詞表、暴恐詞表、繁簡
中華新華字典數(shù)據(jù)庫和 API 。收錄包括 14032 條歇后語，16142 個漢字，264434 個詞語，31648 個成語。 GitHub地址：https://github.com/pwxcoo/chinese-xinhua
? 北美干旱監(jiān)測 (NADM) 柵格數(shù)據(jù)集由國家環(huán)境信息中心 (NCEI) 和國家海洋和大氣管理局 (NOAA) 國家綜合干旱信息系統(tǒng) (NIDIS) 生成。該數(shù)據(jù)集是加拿大、墨西哥和美國作者制作的北美干旱監(jiān)測 (NADM) 的網(wǎng)格版本，其中對于每個 2.5 公里網(wǎng)格單元，該值由該地區(qū)當前的
ModelArts數(shù)據(jù)集保存到容器的哪里？
初賽現(xiàn)在已經(jīng)結(jié)束了,能否下發(fā)初賽的正賽數(shù)據(jù)集,我想改改程序的bug
1、關(guān)于數(shù)據(jù)集，里面所有表格和配置是不是只要讀取一次就行， 例如qos上限，邊緣節(jié)點寬帶上限會不會隨節(jié)點時間發(fā)生變化，需要重新讀取， 即程序運行期間，數(shù)據(jù)集會不會變動2、/data/和/output/文件權(quán)限是什么， 均可讀可寫可執(zhí)行還是一個只讀，一個只寫
該API屬于DataArtsInsight服務(wù)，描述: 獲取數(shù)據(jù)集詳情接口URL: "/v1/{project_id}/datasets/{dataset_id}/metadata"
前陣子單位網(wǎng)絡(luò)出問題，下不下來，現(xiàn)在修復(fù)后，發(fā)現(xiàn)下載端口已經(jīng)關(guān)閉了，那位老鐵方便分享一下數(shù)據(jù)集么？初賽和決賽的都可以
本次采用的數(shù)據(jù)集是Labelme標注的數(shù)據(jù)集，地址：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1nxo9-NpNWKK4PwDZqwKxGQ 提取碼：kp4e，需要將其轉(zhuǎn)為COCO格式的數(shù)據(jù)集。轉(zhuǎn)換代碼如下： 新建labelme2coco
例。MEDV - 房屋價格的中位數(shù)：以千美元為單位。這些屬性被用來預(yù)測房屋價格的中位數(shù)（MEDV），這是數(shù)據(jù)集中的目標變量。需要注意的是，B列由于包含敏感信息，通常在現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)實踐中被忽略或替換。注：所謂B列，就是第12列。
Adversarial Networks ）是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。模型通過框架中（至少）兩個模塊：生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）的互相博弈學(xué)習(xí)產(chǎn)生相當好的輸出。原始 GAN 理論中，并不要求
COntext，是微軟團隊提供的一個可以用來進行圖像識別的數(shù)據(jù)集。MS COCO數(shù)據(jù)集中的圖像分為訓(xùn)練、驗證和測試集。COCO通過在Flickr上搜索80個對象類別和各種場景類型來收集圖像，其使用了亞馬遜的Mechanical Turk（AMT）。 COCO數(shù)據(jù)集現(xiàn)在有3種標注類型：object instances（目標實例）
? 簡介 美國橡樹嶺國家實驗室（ORNL）提供的 LandScan 數(shù)據(jù)集是一個全面的高分辨率全球人口分布數(shù)據(jù)集，是廣泛應(yīng)用的寶貴資源。 利用最先進的空間建模技術(shù)和先進的地理空間數(shù)據(jù)源，LandScan 以 30 弧秒的分辨率提供了有關(guān)人口數(shù)量和密度的詳細信息，從而能夠?qū)θ蚍秶鷥?nèi)的人類居住模式進行精確的最新了解。
再使用CMU-Multimodal SDK Version 1.2.0提取CMU- Mosei數(shù)據(jù)集的特征時，程序運行到一半叫我“Please input dimension namescomputational sequence version for computational
3.1.2 森林覆蓋類型數(shù)據(jù)集由Jock A.Blackard、Denis J.Dean博士、Charles W.Anderson博士和科羅拉多州大學(xué)捐贈的森林覆蓋類型數(shù)據(jù)集包含581 012個實例和從海拔到土壤類型等54個類別變量，能夠預(yù)測七種森林覆蓋類型（所以是個多類問題）。
Core Domain, 1984-2014數(shù)據(jù)集是通過Landsat衛(wèi)星獲取的，跨越ABoVE核心區(qū)域的年度物候數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集涵蓋了1984年至2014年期間的時間序列。 這個數(shù)據(jù)集的目的是研究和監(jiān)測北美洲高緯度地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)和物候變化。數(shù)據(jù)集基于Landsat系列衛(wèi)星的遙感圖像
現(xiàn)在比較流行微服務(wù)。其實微服要考慮清楚，如何劃分服務(wù)邊界。同樣的套到ai里面，數(shù)據(jù)集和模型應(yīng)該怎么劃分邊界呢？舉一個例子，如果我們有一個需求需要檢測帶了安全帽并且?guī)Я丝谡帧Ｎ覀兪怯?xùn)練兩個模型，一個模型檢測安全帽，一個模型檢測口罩。還是訓(xùn)練一個模型同時檢測安全帽和口罩？
